python绘制箱线图-python 中箱线图绘制

一、箱线图图绘制参数详解

plt.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=None, meanline=None, showmeans=None, showcaps=None, showbox=None, showfliers=None, boxprops=None, labels=None, flierprops=None, medianprops=None, meanprops=None, capprops=None, whiskerprops=None)

x：指定要绘制箱线图的数据

notch：是否以凹口的形式展现箱线图，默认非凹口

sym：指定异常点的形状，默认为+号显示

vert：是否需要将箱线图垂直摆放，默认垂直摆放

whis：指定上下须与上下四分位的距离，默认为1.5倍的四分位差

positions：指定箱线图的位置，默认为[0,1,2…]

widths：指定箱线图的宽度，默认为0.5

patch_artist：bool类型参数，是否填充箱体的颜色；默认为False

meanline：bool类型参数，是否用线的形式表示均值，默认为False

showmeans：bool类型参数，是否显示均值，默认为False

showcaps：bool类型参数，是否显示箱线图顶端和末端的两条线（即上下须），默认为True

showbox：bool类型参数，是否显示箱线图的箱体，默认为True

showfliers：是否显示异常值，默认为True

boxprops：设置箱体的属性，如边框色，填充色等

labels：为箱线图添加标签，类似于图例的作用

filerprops：设置异常值的属性，如异常点的形状、大小、填充色等

medianprops：设置中位数的属性，如线的类型、粗细等

meanprops：设置均值的属性，如点的大小、颜色等

capprops：设置箱线图顶端和末端线条的属性，如颜色、粗细等

whiskerprops：设置须的属性，如颜色、粗细、线的类型等

返回值：result

字典将箱形图的每个组成部分映射到matplotlib.lines.Line2D创建的实例列表。该词典具有以下键（假定垂直框图）：

boxes：箱图的主体，显示四分位数和中位数的置信区间（如果启用）。

medians：每个框的中间的水平线。

whiskers：垂直线延伸到最极端的非异常数据点。

caps：晶须末端的水平线。

fliers：表示超出晶须（传单）的数据的点。

means：表示均值的点或线。

1 importpandas as pd2 importmatplotlib.pyplot as plt3 #读取数据

4 Sec_Buildings = pd.read_excel('sec_buildings.xlsx')5 #绘制箱线图

6 plt.boxplot(x = Sec_Buildings.price_unit, #指定绘图数据

7 patch_artist=True, #要求用自定义颜色填充盒形图，默认白色填充

8 showmeans=True, #以点的形式显示均值

9 boxprops = {'color':'black','facecolor':'steelblue'}, #设置箱体属性，如边框色和填充色

10 #设置异常点属性，如点的形状、填充色和点的大小

11 flierprops = {'marker':'o','markerfacecolor':'red', 'markersize':3},12 #设置均值点的属性，如点的形状、填充色和点的大小

13 meanprops = {'marker':'D','markerfacecolor':'indianred', 'markersize':4},14 #设置中位数线的属性，如线的类型和颜色

15 medianprops = {'linestyle':'--','color':'orange'},16 labels = [''] #删除x轴的刻度标签，否则图形显示刻度标签为1

17 )18 #添加图形标题

19 plt.title('二手房单价分布的箱线图')20 #显示图形

21 plt.show()

②

1 #二手房在各行政区域的平均单价

2 group_region = Sec_Buildings.groupby('region')3 avg_price = group_region.aggregate({'price_unit':np.mean}).sort_values('price_unit', ascending =False)4 print(avg_price)5 #通过循环，将不同行政区域的二手房存储到列表中

6 print(avg_price.index)7 region_price =[]8 for region inavg_price.index:9 region_price.append(Sec_Buildings.price_unit[Sec_Buildings.region ==region])10 #绘制分组箱线图

11 #print(region_price)

12 plt.boxplot(x =region_price,13 patch_artist=True,14 labels = avg_price.index, #添加x轴的刻度标签

15 showmeans=True,16 boxprops = {'color':'black', 'facecolor':'steelblue'},17 flierprops = {'marker':'o','markerfacecolor':'red', 'markersize':3},18 meanprops = {'marker':'D','markerfacecolor':'indianred', 'markersize':4},19 medianprops = {'linestyle':'--','color':'orange'}20 )21 #添加y轴标签

22 plt.ylabel('单价（元）')23 #添加标题

24 plt.title('不同行政区域的二手房单价对比')25 #显示图形

26 plt.show()

1 #绘制分组箱线图

2 sns.boxplot(x = 'region', y = 'price_unit', data =Sec_Buildings,3 order = avg_price.index, showmeans=True,color = 'steelblue',4 flierprops = {'marker':'o','markerfacecolor':'red', 'markersize':3},5 meanprops = {'marker':'D','markerfacecolor':'indianred', 'markersize':4},6 medianprops = {'linestyle':'--','color':'orange'}7 )8 #更改x轴和y轴标签

9 plt.xlabel('')10 plt.ylabel('单价（元）')11 #添加标题

12 plt.title('不同行政区域的二手房单价对比')13 #显示图形

14 plt.show()

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